將模糊理論說清楚

將模糊理論說清楚
定價:320
NT $ 110 ~ 380
 

內容簡介

  當我們稱讚「天氣很溫暖」是有多暖?
  「一個人很高」是多高?
  多胖算是很肥?
  你跟昨天的你是同一個人嗎?

  你以為我們現在正活在講究科學、精確無比的時代嗎?答案或許並非?對。

  語言是最曖昧的東西,尤其是當一句話被科學數據包裝過後,看似有憑有據,實際上卻是非常模糊的概念。僅管如此,「模糊」卻是重要的特質,本書作者亞柏丁大學的電腦語言學者迪姆特認為,在未來,電腦語言的趨勢是讓電腦也能跟人腦一樣判斷曖昧的語句,所以說「模糊」、「差不多」才是王道。

  作者以邏輯學、語言學和人工智慧等角度,來討論語言的「模糊曖昧」和「界限」的概念,對模稜兩可舉出邏輯、語意和哲學上的觀點。作者認為,所謂「精確」的定義也許沒有意義也不合邏輯;而在研究人工智能的經驗更讓他體會到,要讓電腦像人類一樣說寫有多困難。

  本書將嘗試解釋「模糊」在我們日常生活中所扮演的角色,這代表我們會問的問題包括:「為什麼人們經常使用語意難以界定的字詞?」「這些字詞的意義是什麼?」「為什麼隨著情境的不同,這些字詞的意義也有這麼多差異?」「所有的模糊概念基本上在所有層面裡都很相像嗎?抑或彼此之間有重要的差別?」最後,我們要問的是:「如果我們要打造一個會與人溝通的機器人,那機器人在對我們講話時,要有多精確?」這些問題會觸及許多學術領域,從符號邏輯與博奕理論,到計算機科學與生物學,從語言學與法律理論,到醫學與工程學。本書從這些領域來將「模糊理論」說清楚,進而說明人工智能的未來展望。

  *本書所提出的主要問題包括:
  如何充分了解模糊表達的意義?
  為什麼模糊字句的意義依情境不同而有很大的差異?
  在人類的溝通中,為什麼模糊無所不在?
  在哪些情況下模糊優於乾脆俐落的表達方式?
  我們也會密切注意不同類型模糊之間可能出現的任何差異。

作者簡介

紀斯.馮.迪姆特Kees van Deemter

  亞伯丁大學電腦科學的資深講師。他的興趣在於讓電腦說或寫,以及因而衍生出的邏輯、語言與哲學議題。他寫過約一百篇經過同儕審查的發表研究文章。

譯者簡介

李隆生

  密西根州立大學物理學博士、康乃狄克大學經濟學博士、復旦大學歷史學博士。曾任高等教育評鑑中心評鑑業務處處長暨綜合服務處處長、聖約翰科技大學商管學院院長,現為靜宜大學國際企業學系專任教授。譯有(含合譯)《石油效應》、《給青年數學家的信》、《國際財務管理》、《失靈的眾神》、《與獅子對話》、《歐元美金大風暴》、《以信仰為本的管理》、《國家競爭力》、《索羅斯帶你走出金融危機》、《當中國統治世界》、《世界,沒你想的那麼糟!》。著有《晚明海外貿易數量研究--兼論江南絲綢產業與白銀流入的影響》、《清代的國際貿易--白銀流入、貨幣危機和晚清工業化》。

張逸安

  專業譯者

 

目錄

第一章/導論:虛假的明確
模糊/矛盾/從學術角度談模糊

◎第一部  模糊,在最出乎意表之處

第二章/性別與相似性:物種虛構論
物種是什麼?/埃氏劍螈/學到的教訓

第三章/事關緊要的度量衡
公尺的簡史/肥胖/貧窮/智力/對話間奏:在求職面試之後/科學的發現與字義

第四章/身分與緩慢改變
本體:天字一號的案例/複製物體/對話間奏:談談天字一號/書的要素?/人之所以為人?/什麼是語言?/暫時離題:抗拒改變/所以呢?

第五章/數字與數學裡的模糊
數學裡的模糊/談論數字/哪個電腦程式最快?/統計的顯著性

◎第二部  模糊理論

第六章/模糊的語言學
杭士基機器:計算文法/蒙太古機器:計算意義/語料庫的角色/模糊的形容詞/形容詞的意義/模糊與歧義/缺乏明確性/原型/比較級/包裝我們所說的:避險/未來的工作

第七章/使用模糊資訊進行推理
使用模糊概念進行推理/連鎖詭辯悖論/無知導致模糊/觀看者眼中的相似性:以色彩為例/對話間奏:談論無知導致模糊/連續性與模糊

第八章/格擋悖論
邏輯與矛盾/古典邏輯的速成班/第一項偏離:超值與部分邏輯/第二項偏離:情境感知推論/第三項偏離:自省代理人

第九章/為真的程度
模糊邏輯/對話間奏:談論模糊邏輯/模糊邏輯與連鎖詭辯悖論/多值邏輯的機率分配版本/程度有什麼錯?

◎第三部  模糊的運作原型

第十章/人工智慧
人工智慧簡史/人工智慧?/定性推論/應用模糊邏輯:人造醫師/人工智慧的未來

第十一章/何時要模糊:電腦當作者
範例:產生模糊的描述/對話間奏:理論有何用?/再次檢視容限/博奕理論的觀點/沒有衝突時的模糊/對利普曼的回應/我們為何發言?

第十二章/逐出布林天堂
重新審視先前的問題/與模糊共存

後記/保證正確

 

書評

知識通訊評論月刊八十九期2010.03.01書評

  科學家總在努力釐清觀念、增進量測準確度,但是模稜兩可往往才是促成新思想的推手。模糊的物種概念使得年輕的達爾文開始思考演化的可能。而克里克回想從前,他和華生若在一九五○年代就想嚴謹定義基因,分子生物就不會有所進展。克里克在自傳中寫道:「科學的尖端研究撲朔迷離。」甚至到了今天對於基因的定義仍無共識。

  《模糊至上》一書探討各種含混不清的現象研究。電腦科學家迪姆特認為,精確的定義也許沒有意義也不合邏輯。八○年代迪姆特在飛利浦公司發展會自動與人對答的機器,研究人工智慧的經驗讓他體會到,要讓電腦像人類一樣說寫有多困難。他在書中針對模稜兩可舉出邏輯、語意和哲學上的觀點。

  比起程式語言,一般人所說的自然語言充滿曖昧不明的語意。英文中「大」(large)這個形容詞用在蜘蛛、大象或星球上都沒問題,說話的人依據上下文決定自己的意思。依照迪姆特的定義,「大」就是個含混的觀念,因為這個字「沒有明確的界線」。雖然「肥胖」有好一點,還是不夠精準:太瘦、剛好、太重、肥胖的界線難道不是因人而異?

  界線對於精準描述有其必要,但界線的定義卻不一定有邏輯。書中花了很大篇幅討論堆垛悖論(sorites paradox)的各種分支。堆垛悖論是一個古希臘的難題,問的是沙堆(soros為希臘文的沙堆之意)的大小。一粒沙不成堆,兩粒沙不成堆,若依照亞里斯多得邏輯和布林代數(Boolean algebra)的理論,一個論述非對及錯,那不管你加上多少粒沙都不成堆。沙堆的界線無法按古典邏輯學定義。

  同樣的,一個東西就算歷經多次改變也不會失去原本的身份。一九九○年倫敦一個高等法院有一個案例,一個名貴跑車的賣家告買方取消交易,原因是車子替換太多零件已非真品。法官判決賣方勝訴,因為「新的零件在長時間內緩慢替換,已被內化為整體的一部分,車子並未失去本身價值。」

  迪姆特認為,就算修正古典邏輯學也無法成功解決堆垛悖論。與其採用非黑及白的命題,我們需要的是定義從零到百分之百「真實度」的邏輯方法。

  這種分級定界線的方式有助於人們下決定。作者說了一個故事:中國皇帝的鑽石被偷了,小偷是一千名太監的其中一個。唯一的目擊者只來得及說出「小偷很高」就死了。皇帝要怎麼抓小偷呢?古典邏輯學會將嫌疑犯分成高或不高兩群,只在比身高超過平均值的那群太監中搜尋。採用「真實度」邏輯的作法或許可以更快找出犯人;小偷越高,證人越可能用高這個形容詞,所以應該從最高的人開始往下調查起。

  若有多種限制條件,「真實度」的高低就需用更多邏輯判斷。這種「模糊的邏輯」在資訊科學領域很常用,例如協助醫生診斷的自動系統。但迪姆特又說,這些組合方式仍是採取非黑及白的假設,「模糊的邏輯」搞不定自然語言中所有不甚清楚的地方,也拿「堆垛悖論」沒輒。

  這本書成功傳遞它的主旨:日常對話中我們需要更多含混不清的空間,而不是程式語言中「錯誤的精確度」。在科學領域中,有時模稜兩可有其好處,特別是電腦若想有天能通過圖林測試,顯示具有人類的智力,還需多多拜「似是而非」為師。

 

內容連載

導論:虛假的明確

數年前,英國國家廣播電台(BBC)有一則新聞報導標題寫道:「學生在天黑之後覺得不安全。」對一名懷疑論者來說,這樣的標題可能會勾起他夜間忽然驚醒的回憶,而夢境皆與考試有關。這則報導與其他新聞媒體的報導基本上一致,事實上具有更嚴肅的意義。接近資料來源的《泰晤士時報高等教育專刊》報導,「研究……顯示,雖然學生大多在白天覺得安全,但其實只有不到十分之四的學生,覺得全天候都很安全……」(二○○四年四月十六日)。對於安全的擔心可以理解,但我們不禁要懷疑這種報導的意義。研究本身可能有效,但從字裡行間來看,記者的寫法好像變成:「安全」是非黑即白的事。不過以感覺來說有層次的差異,而且很難判定安全感何時忽然變成沒有安全感。基於這個原因,百分比通常是無意義的。

「感覺」或許難以量化,但重點不在此。重點在於,在需要進一步探究時,數字的資訊經常被視為理所當然。權威來源告訴我們,二○○四年這一年,中國每天平均有兩百個群眾動亂事件,但沒有人告訴我們,群眾動亂的成因何在。我們悲嘆教育失敗、暴力犯罪與癡肥太常出現,但卻沒去質疑這些現象的評估標準。然而,在你計算之前,你必須先瞭解你在計算什麼。例如,以肥胖為例,我們被告知:「今日有四○%的英國兒童肥胖。」我們就吸收這則資訊。結果無論小朋友有多瘦,我們卻總是將肥胖的門檻訂在四○%那裡。如果有人告訴你高個子占四○%,你不會把它當成一回事。肥胖可能就不一樣了,為何如此呢?

我們已觀察到,人們描述事實時常用黑或白,而不是用變化多端的灰色。我們似乎喜歡清楚明確,即使在不明確的地方,我們也都看得到明確之處。「黑」與「白」這兩個字本身就是有趣的例子,尤其是用來形容膚色時。我們都很熟悉某些預測,譬如在西歐這個或那個城市裡,未來的某一年,黑皮膚的居民會占多數。根據我的經驗法則,像這樣的數據很少被質疑,也很少被問到:「怎樣的膚色才算是黑皮膚?」生物學家理查‧道金森(Richard Dawkins)用很有趣的說法,來形容那些讓我們以黑白模式(既是字面上的意義,也有比喻的含意)去思考的魔術手法。他說:「這是受制於不連貫的心靈。」我們很快就會知道為何他要如此形容。

這個現象不限於社會領域,連我們一些想法的本質都受到影響。因果關係的重要概念就是個好例子。譬如,抽菸是否會致癌的問題,一直在法庭上爭論不休,即使致癌的成因很多。所以「原因」這樣的概念很有問題。「吸菸」是個顯而易見的成因,所以「簡化」抽菸與致癌的因果變得比較合理。不過,其他的例子則顯示,「原因」也分許多等級,但大家普遍缺乏這種認知。麥可‧布拉斯蘭(Michael Blastland)與安德魯‧迪爾納(Andrew Dilnot)在最近合著的《如何用數字唬人》(The Tiger that Isn’t)中提到一些例子,如據說科學家已發現多重硬化症或氣喘病的基因。然而事實上,病人擁有這種基因的比例,只略高於一般人。類似這樣的「簡化」可能會誤導人,因為他們過度強調「發現」的重要性。

布拉斯蘭與迪爾納所說虛假的明確的例子,很容易在歷史與地理中找到。如「中國長城」與「絲路」等表達方式,經常被認為是定義清楚的實體。但前者只是一群空間相隔很遠的城牆的鬆散組合,各城牆的結構、高度與年代都差異很大。某人認為的長城,不一定等於另外一人所指的長城,因為一點都不清楚到底哪一段城牆是長城的一部分。同樣地,「絲路」代表的是擴散的道路,在船隻取代駱駝成為東西方之間的交通工具前,這些道路很重要。在這兩個例子裡,要指出界線很容易,例如有的道路只有在寒冬時才會使用。倘若「絲路」等名詞指的是明確的事物,那這樣的說法就不切實際了。

有時候,將事物簡化很有用處。在某些領域,極端情況成為常態:大致來說,水不是冷凍就是呈液體狀;人不是死的就是活的(請見第四章),不是男的就是女的。在這種情況下,我們所處的世界擁護著我們對明確的偏好。不過,我們卻將同樣的態度,延伸到即使是細微的差別,也很重要的地方。在本書的中間部分,我將會指出,人們以非一即零的方式來思考,可能造成某些學習語言和溝通的學生在處理模糊議題時,顯得徒勞無功。更重要的是,虛假的明確創造出可操縱的空間,讓政治人物或他人得以重新定義文字,達到政治上的目的。如一九八○年代,柴契爾夫人(Margaret Thatcher)的保守黨政府據說多次重新定義「失業」這個關鍵的社會概念,並不斷縮小範圍,以致即使愈來愈多人丟掉工作,數字依舊亮眼。

不是只有政治人物會玩詭計,業務員亦算得上是箇中翹楚。即使學術界,在呈報研究成果以爭取經費時,也會加入這場遊戲——現今的研究(如果你還沒發現)一定是「出色」、「創意十足」、「領先全球」。同樣地,我們也很習慣聽到消費產品的特色是「強有而力」(吸塵器或汽車引擎)、「健康」(指食物)、「快速」(汽車或電話)或「物超所值」(幾乎所有的東西)。要實際測試這些說法非常困難,因為這些字詞根本就沒有定義。我們不難發現讓這些詞語模糊不定的原因何在:如果你宣稱你的產品比其他的選擇更好,就某些界定明確的層面來說,你的說法很可能會被證明有誤,那後果就不太妙了。值得注意的是,這些沒有意義的字詞仍頗具說服力。
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